Apple kısa süre önce iPhone'un yeni bir sürümünü (iPhone 12 ve iPhone12 Pro) 16 Ekim 2020'de yayınladı. Dünyadaki diğer birçok potansiyel alıcı gibi ben de telefonumu yükseltmek için yeni sürümün yayınlanmasını bekliyordum. Herhangi bir satın alma işlemi yapmadan önce, ürün hakkında biraz ödev yapmak her zaman akıllıca bir karardır. Başkalarının ürün hakkındaki geri bildirimlerini bilmek, telefonun mevcut sürümüne yatırım yapmaya değip değmeyeceğine veya bir sonraki yükseltmeyi beklemeye karar vermemize yardımcı olur.
Apple tarafından piyasaya sürülen yeni telefon, Sosyal Medyada her zaman bir heyecan yaratır. İnsanlar genellikle yeni telefon lansmanını bekler ve bu konuda geri bildirimlerini yayınlar. Twitter, kullanıcıların herhangi bir olay hakkında fikirlerini ifade etmeleri için bir platform sağlar. Bu görüşler ham ve doğrudan tüketicilerden geliyor. Bu nedenle, insanların yeni iPhone hakkında söylediklerini biraz analiz etmeye karar verdim. Analiz için Twitter API kullanarak gerçek zamanlı olarak yaklaşık 5000 tweet topladım. Veri toplama için '# iPhone12', 'iPhone12Pro' hashtag'leri ve varyasyonları içeren tweetler hedeflendi. Veriler, 28 Ekim 2020'den 2 Kasım 2020'ye kadar 6 günlük süre içinde toplandı.
Analizin ilk adımı, tweetler hakkında biraz araştırma yapmaktı. Tüm tweetlerin İngilizce olduğu ve her bir tweetin ortalama 17,21 kelime içerdiği tespit edildi. Tweetlerde adı geçen ilk 15 hashtag aşağıdaki şekilde gösterilmektedir.
Gördüğümüz gibi, en sık kullanılan tweet'ler iPhone ve apple ile ilgiliydi ki bu apaçık ortada çünkü tweet'leri toplamak için bu hashtag'leri kullanmıştım. Aynı zamanda, çoğunlukla Poorvika gibi telefon satan dükkanlarla veya yeni telefon teklifleriyle ilgili trend olan hashtag'ler de vardı. AirPods ve MagSafe şarj cihazlarıyla ilgili hashtag'ler de yaygındı ve bu da yeni Telefonun bu aksesuarlar için yeni güncellemelere sahip olabileceğini gösteriyor.
Bir sonraki adım, tweet'lerin bazı ağ analizlerini yapmaktı. "Bahsetmeler", "retweetler", "alıntılar" ve "yanıtlananlar" ile temsil edilen ilişkiler tweetlerden çıkarılmış ve ardından python'daki NetworkX kitaplığı kullanılarak yönsüz bir grafik çizilmiştir. Grafikte 3804 düğüm ve 4236 kenar vardı. Aşağıdaki grafikten de görebileceğimiz gibi, ağ çok seyrekti, bu da tweetlerin konum kısıtlaması olmadan toplandığı düşünüldüğünde makul. Bu nedenle, veri kümesinde dünyanın her yerinden aralarında nadir bağlantılar bulunan tweet'ler var.
Twitter'da kullanıcıların yeni iPhone hakkında neler konuştuğunu öğrenmek istediğim için, tweetlerin içerik madenciliği yaptım. İçerik madenciliği için önce tweetlerdeki metinler temizlendi. Tweetlerdeki bahsedenler, URL'ler, hashtag'ler, noktalama işaretleri ve boşluklar kaldırıldı. Tweetler lütuflandırıldı, belirteçlere ayrıldı ve engellenecek kelimeler de kaldırıldı.
Metin ön işlemden geçirildikten sonra, python'daki nltk kitaplığı üzerinden VADER (Valence Aware Dictionary ve Sentiment Reader) kullanılarak toplanan tweet'lerin duygu analizini yaptım. VADER, sosyal medyada ifade edilen duyguya uyum sağlayan bir sözlük ve kural tabanlı bir duygu analizi aracıdır. Duygu analizinin sonucu aşağıdadır.
Sonuç, iphone12 ile ilgili tweetlerin çoğunun olumlu olduğunu, hemen ardından nötr olduğunu gösteriyor. Tweetlerin yalnızca% 7,3'ü olumsuzdu. Ağdaki kullanıcılar arasındaki tartışmanın daha çok yeni telefon lehine olduğunu gösteriyor. Ancak duygu analizi, tweetlerdeki tartışma konularını bize tam olarak anlatmaz. Bu nedenle, tweetlerdeki en alakalı konuları çıkarmak için tweetlerin konu modellemesi yapıldı.
LDA (Latent Dirichlet Allocation) modeli, konu modellemesi için python'da Gensim kitaplığı kullanılarak uygulandı. LDA, her bir tweet'i belirli bir orandaki konulardan oluşan bir koleksiyon olarak ve her konuyu yine belirli bir oranda bir anahtar kelime koleksiyonu olarak görür. Belirli bir konu modelinin ne kadar iyi olduğunu ölçmek için model karmaşıklığı ve konu tutarlılığı hesaplandı. Model için sırasıyla -6.97 ve 0.38 idi. Aşağıdaki ilk beş konu modelden çıkarılmıştır.
Çıkarılan konular, tartışmaların çoğunun telefonlarla ilgili kullanıcı görüşlerinden çok yeni telefon sürümüyle ilgili pazarlama kampanyaları hakkında olduğunu gösteriyor. İlk konu, telefonu kutusundan çıkarırken gözden geçiren videoyla ilgili. Diğer konular, yeni telefonların ve aksesuarlarının mevcudiyeti ile ilgili pazarlama mesajları ve eşantiyonlardır. Bulgu, daha önce çıkarılan ve telefon dükkanları ve eşantiyonlarla ilgili en sık hashtag'lerin bazılarıyla tutarlı. Ayrıca lansmandan hemen sonra sosyal medyada yapılan tartışmaların çoğunlukla pazarlama mesajlarıyla ilgili olduğunu gösteriyor. Telefonun özellikleriyle veya onlara karşı bireysel tepkilerle ilgili konuyu bulamadım. Yine de mantıklı çünkü kullanıcıların telefonu kullanması ve bazı incelemeler yapması zaman alıyor. Veri toplama süremiz, ürünün piyasaya sürülmesinden sonraki iki haftadan hemen sonraydı ve ürünün piyasaya sürülmesinden hemen sonraki dönemde, sosyal medya gönderilerinin çoğunlukla pazarlama vızıltılarıyla dolu olduğu tespit edildi.
Toplanan tweetlerin tamamı analiz edildikten sonra, ağın alt grafikleri üzerinde analiz yapıldı. Yukarıda ağ grafiğinde görebileceğimiz gibi, düğümlerin yoğun bir şekilde bir araya toplandığı merkezdeki ağ dışında büyük ölçüde bağlantısı kesilmiş bir ağdır. Bu kümedeki düğümlerin birbirleriyle daha yakın bir ilişkisi var gibi görünüyor. Bu nedenle, bu yakın ağda insanların birlikte neler konuştuğunu görmek ilginç. Dolayısıyla, ağdaki en büyük bileşen, aşağıda gösterilen python'daki NetworkX kitaplığı kullanılarak seçildi.
Bileşenin içinde 2301 düğüm ve 2977 kenar vardı. 0.14 kümelenme katsayısı, çapı 15 ve herhangi iki düğüm arasındaki ortalama mesafe 5.17 olan tamamen bağlı bir ağdı. En büyük bileşen seçildikten sonra, bileşendeki düğümlerle ilgili tweetler çıkarıldı ve ardından ağdaki kullanıcıların duyarlılığını bilmek için analiz edildi. Python'daki nltk kütüphanesindeki VADER aracı, analizi yapmak için tekrar kullanıldı. Sonuç aşağıda gösterilmiştir.
Yukarıdaki şekilde, bileşendeki çoğu tweetin nötr olduğunu görebiliyoruz. Negatif tweet'ler sadece% 4,6 idi ve bu, ağ genelindeki negatif tweetlerin oranından daha az. Tweetleri daha iyi anlamak için konu modellemesi Gensim kütüphanesi kullanılarak yapıldı. Aşağıdakiler, modellemeden çıkarılan beş konudur.
Sonuçtan, bu ağdaki çoğu etkileşimin aynı zamanda pazarlama teklifleri ve eşantiyonlar etrafında olduğu sonucuna varabiliriz. Bunun nedeni, insanların satın almadan önce pazardaki teklifleri bilmekle daha fazla ilgilenmeleri olabilir. Telefonun piyasaya sürülmesinden hemen sonra, insanlar incelemeleri vermekten çok satın almaya odaklanmakla meşguller. Tüketici incelemeleri almak istiyorsak, tüketicinin satın alma çılgınlığı azaldığında bir süre sonra beklemek ve veri toplamak zorunda kalacağız. Ayrıca seçilen konulardan incelemelerin çoğunlukla videoda gösterildiğini anlayabiliriz. Ancak, URL'yi analiz etmedim. Telefonla ilgili bazı ilk incelemeler istiyorsak, bu videolara sadece tweetlerdeki metinden değil de bakmalıyız. Alt grafik analizinin sonucu bir şekilde ana grafikle tutarlıdır, ancak duyguların çoğunluğu tarafsızdır, bu da kullanıcıların çoğunun pazarlama ve satış teklifleri hakkında etkileşime girdiğini ve telefonla ilgili kutuplaşmış görüşleri yansıtmadığını gösterir.
Etik ve Sınırlamalar
Twitter'ın veri toplama ve analiz protokolü uygun şekilde takip edildi. Yani bununla ilgili etik bir mesele yok. Bununla birlikte, analiz sonucuyla ilgili bazı sınırlamalar ve önyargılar vardır. Özellikle, analiz sınırlı sayıda veri noktasına dayanıyordu. Daha uzun bir süre içinde daha fazla veri noktası toplamış olsaydım, sonuç farklı olabilirdi. Veri toplama için yalnızca iphone12 ile ilgili hashtag'leri kullandım, çünkü veri setini diğer iPhone sürümleriyle veya Apple'ın diğer ürünleriyle ilgili diğer tweet'lerle karıştırmak istemedim. Bu nedenle, bazı kullanıcıların iphone12 hakkında sadece #iPhone ve #apple hashtag'iyle geri bildirim göndermesi mümkündür, ancak ben onları kaçırdım. Duygu analizi aracı, tweetler gibi sosyal medya paylaşımlarında yaygın olan alay, ironi, şakalar ve abartı ile ilgili metinleri tanımada genellikle sınırlamalara sahiptir. Analizimizden çıkardığımız sonuçta önyargılar yaratabilir.
2022 Aralık ayı başlarıydı ve kodlarımla mücadele ediyordum - merak etmeyin, bu sürecin bir parçası. 2021'deki GameStop fiyaskosunu hatırlıyor musunuz? Bir kolektif iradenin hisse senedi artışı yapma kabiliyetini kanıtladığı veya açıkçası, kolektif bir iradenin zengin olmayıp firmaları iflas ettirdiği bir örnek - hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, James Surowiecki'nin bu makalesine ve yorumuna bakın. bölüm.
Duygu Analizine Giriş Duygu, birinin kelimelerle ifade ettiği bir kavram veya duygudur. Bunu akılda tutarak, duygu değerlendirmesi, bu fikirleri veya duyguları tahmin etme/çıkarma sürecidir.
MIT Seçim Laboratuvarı'nda yüksek lisans araştırmacısı ve doktora derecesi olan Jesse Clark tarafından yazılmıştır.
Oakland, CA'da halka açık verileri kullanarak hava kalitesini tahmin etmek Google ve EDF, Oakland'daki hava kirliliğini haritalama çalışmalarını yayınladığında, bu çalışmanın sonuçları büyük ilgi gördü. Yayınladıkları veriler, hava kalitesinin Doğu ve Batı Oakland'daki şehir bloklarına göre nasıl değiştiğini gösteren ilk veri kümelerinden biriydi.
Daniel Fleck ve David Lubert ile yazılmıştır Dizimizin ilk blogu, bir veri bilimi projesini uygun şekilde değerlendirmek için Net Şimdiki Değer (NPV), İç Getiri Oranı (IRR) ve Karlılık Endeksi'ni (PI) kullanmaya odaklanacaktır. Ayrıca, bir veri bilimi metodolojisinin kullanılmasının, bu aynı ekonomik ölçütlerin girdilerini daha yüksek kaliteli değerlendirmeler geliştirmek için nasıl daha da iyileştirebileceğini tartışacağız.
Öz bileşimi ve SVD için yararlı olan doğrusal cebir temel kavramını anlayın Bu makalede, öz ayrıştırma veya tekil değer ayrıştırma (SVD) gibi matris çarpanlara ayırma yöntemlerini anlamanın ilginç bir yolu olan temel kavramını öğreneceksiniz. Tanımlar Temel, vektör uzaylarını (vektör setleri) tanımlamak için kullanılan bir koordinat sistemidir.